現今的邊緣運算有點像早年的雲端，許多企業都體認到這是未來的一個大趨勢，非做不可。但是邊緣運算部署並非單純的硬體採購，對企業來說，第一步是根據自身行業和應用的特性來考量邊緣運算要解決哪些問題。
醞釀數年的邊緣運算（Edge Computing）在第五代行動通訊(5G)上路、物聯網（IoT）、大數據，以及人工智慧（AI）、機器學習（ML）等應用愈來愈廣泛之下，市場熱度以及受企業青睞的程度也跟著水漲船高。不少分析機構紛紛看好邊緣運算未來發展，其中，調研機構Gartner也在今年(2020年)特別針對邊緣硬體基礎架構進行調查，預估到了2025年全球邊緣硬體基礎架構將到達到170億美元。
在這份「Leading the Edge: Gartner’s Initial Edge Hardware Infrastructure Forecast」調查報告中，Gartner依照邊緣所屬位置，定義了五個邊緣運算的部署選項，包含裝置邊緣（Device Edge）、閘道器邊緣（Gateway Edge）、運算邊緣（Compute Edge）、本地邊緣資料中心（Local Edge Data Center）以及區域性邊緣資料中心（Regional Edge Data Center）。而此次所發佈的報告中，主要是聚焦在閘道器邊緣、運算邊緣以及本地邊緣資料中心這三個邊緣位置。
Gartner高級研究總監相斌斌解釋，Gartner定義的邊緣運算的範疇其實很廣，從Device Edge也就是最接近用戶側的端點開始，例如嵌入式裝置就是一個邊緣，許多小型的控制裝置例如感測器，也可以視為一個邊緣。再往上則有匯聚多個裝置的閘道器，像是運營商的小型基地台（Small Cell）、路由器或者是存取點都歸類在Gateway Edge的範疇。Compute Edge則是具有運算能力但還不算資料中心，例如可以匯聚資料分析和控制或是對資料進行儲存與管理的邊緣伺服器。而Local Edge Data Center就有一個本地資料中心的概念，可匯聚眾多的邊緣伺服器或是微型資料中心進行聚合分析。再往上則是區域型的邊緣資料中心，可能聚集了很多本地的邊緣資料中心。
她提到，其實邊緣運算是一個相對的概念，舉例來說，邊緣閘道器對本地資料中心而言就是一個Edge裝置，但是如果是對核心資料中心或者是雲端來說，本地的邊緣資料中心又是一個Edge。所以Gartner對於邊緣運算最主要是以位置來界定，只要是在雲端之外都可視為邊緣，只是「邊緣」有不同的位置區分。
聚焦邊緣市場ICT抓取潛在機會
一如雲端市場發展之初，如雲如霧看不清真切樣貌，邊緣運算業者也還在各自表述的階段。即便定義劃分還沒有一致共識，但從晶片、網通乃至伺服器、平台，甚至是雲端服務供應商，卻已積極搶先佈局。對此，相斌斌強調，Gartner的這份報告僅僅只針對邊緣硬體基礎架構市場規模進行調查，並不能視為涵蓋完整的邊緣運算市場規模，事實上，邊緣運算市場除了邊緣硬體基礎架構之外，還包含了許多來自於平台以及安全的軟體與相關的顧問與管理服務。
但不可否認地，所有供應商正在抓緊這個潛在機會，不只是雲端服務供應商，如AWS、Google、微軟，甚至是電信營運商現今都試圖「由上往下」從雲端滲透到區域性邊緣資料中心或是本地邊緣資料中心。在此同時，許多原本是網路技術產品或是運算儲存設備商也在「由下往上」滲透。 「邊緣運算並不是只有涉及物聯網應用才用得到，這也就意味著理論上任何傳統的IT或者是CT的廠商都可以滲透到邊緣運算市場，差別只是從不同的切入位置能夠滲透到多遠。」她舉例，傳統的雲端服務業者或者是電信營運商，可能可以從雲端一路滲透到核心資料中心，若是要滲透到閘道器或者是終端裝置就有其難度。同樣地，資通訊裝置業者或者是閘道器的廠商，若是打算從物聯網滲透到區域邊緣資料中心，可能就得要進行一些架構的投資，而這就不是傳統的守備範圍，「所有的廠商都會考量投資報酬率，在邊緣的市場上，廠商願意付出多少，將是涉入深度的關鍵。」
簡單地梳理邊緣運算的應用場景，大致可區分為四種類型，一是對延遲要求非常高，其二是對網路頻寬有侷限或是因為具有大量的數據使得網路頻寬成本非常高，因而必須使用邊緣運算來降低一些壓力。第三種是基於隱私與安全的要求，企業一定要把數據存放在本地或處理，而第四種則是出於應用的要求，希望達到本地自治，例如在部份物聯網應用場景中，需要在本地即時決策。
「綜合來看，邊緣應用場景無非就是要滿足上述四類的其中一個或其中兩個的要求，而且在應用場景上也會非常多樣化，舉例而言，在物聯網應用場景中有專門針對系統的自動化，也有在非物聯網場景下的沉浸式互動、控制或是協作。常然也有與人或物都不相關的應用，例如在業務層面進行自動化。」相斌斌提到，但不管是哪一類的供應商，愈往終端，與應用場景的連繫程度會愈高，舉例來說，在工業場景中連接的是產線機具，在城市中連接的是攝影機或是感測器，在這種情況下就沒有辦法用特別標準化的邊緣裝置或邊緣閘道器來連接，換句話說，供應商必須過濾到底想要打入哪一個應用場景，甚至是不同的行業，如此在產品設計時將會有很大的幫助。
邊緣部署須先多層次考量
儘管Gartner曾經預估到了2025年，75%以上的企業資料會在資料中心或雲端以外的地方被創造出來以及被處理；而到了2023年，超過五成的大型企業將為了物聯網或沈浸式體驗，部署至少六個邊緣運算解決方案。但是相斌斌也提醒，現今的邊緣運算有點像早年的雲端，許多人都覺得這是未來的一個大趨勢，非做不可。但是邊緣運算部署並非單純的硬體採購，對企業來說，第一步是考量根據自身行業和應用的特徵來決定邊緣運算要解決什麼樣的問題。邊緣運算到底需不需要？在什麼地方需要？是要解決頻寬還是資料量的問題，還是要解決安全還是隱私的問題，還是基於希望讓本地的應用程式有足夠的自治、走向智慧化，或者是對延遲要求很高，毫秒級的延遲都不能容忍？唯有需求明確釐清後，才能走向下一步。
「過去我們看到很多企業盲目地追求新技術，也盲目地做了一些部署發現很難在一段時間內看到業務成果以及投資報酬率，這就導致企業做完簡單的概念驗證之後，就沒有辦法再擴展。」相斌斌認為，這對於企業以及廠商而言，都不是一件好事。一方面專案主導者就會面臨內部很多的壓力，投入了成本卻沒有得到任何的益處，而供應商則好不容易有個案子卻沒有辦法長大。因此，企業首要釐清的是決定邊緣運算要解決什麼樣的問題。要確定應用場景以及驅動力，到底出於什麼原因要部署這樣的技術。
第二步才是基於資料流（Dataflow）選擇一個合適的架構。當企業部署邊緣運算時，邊緣要多「重」其實與要支撐的應用場景有關。舉例來說，工廠要實現本地自動化，讓機器本身就能夠自主運作，意謂著邊緣要非常「聰明」，而且無法容忍延遲。這時便需要分析一些資料，甚至把AI能力嵌入到邊緣運算裡面，但若是在農業的應用場合中，只是要進行環境監測，那麼邊緣的裝置便不需要特別聰明，需要的反而是對多個站點進行資料採集，然後匯集這些資料後再進行推論甚至預測。換言之，除了架構之外，要在架構上整合哪些功能與能力，必須依據資料流來決定。
此外，還須考慮邊緣運算在部署過程中的一些挑戰。愈往終端邊緣側，現在還是沒有統一的標準，而且技術也相對不是很成熟，事實上，邊緣運算生命週期涉及到很多層面，包含網路連接相關如5G、LPWAN，或是與應用場景相關如物聯網、視覺分析等等的成熟度，在技術方面，像是邊緣安全、邊緣人工智慧、甚至是邊緣的區塊鏈等技術的成熟度也有差異。還有一些遞送方式，例如企業是以內部部署（On-Premises）還是以「as a Service」方式，由於涉及的層面非常多，企業在做決定時，這些面向全部都要考慮，並不是簡單地只要畫出拓樸圖即可。
Gartner高級研究總監相斌斌指出，邊緣運算部署並非單純的硬體採購，對企業來說，第一步是考量根據自身行業和應用的特徵來決定邊緣運算要解決什麼樣的問題。
「供應鏈的生態系也要考量，邊緣運算市場現今還是有點混亂，市場上原來做IT、CT，甚至原來做OT的業者都說可以提供邊緣運算的方案或產品，但是可以用在哪裡或擴展到什麼樣的位置，其實是有不小的差異，如何選擇可匹配的相應供應商其實也很重要。」她提到，很多的企業對這個方面並沒有具備足夠的認知與理解，當企業沒有選擇到合適的供應商，落地時便沒有辦法支撐應用場景。舉例而言，在工業自動化的場景中，如果想找具有邊緣能力的雲端服務供應商來開發一個從生產線上到雲端都可以完全匹配的邊緣運算環境，其實很難做到。但是藉由合作夥伴，開發出與自動化相關的邊緣閘道器，就比較容易架構出來。因此企業在選擇的時候，不光是評估廠商，也要評估該廠商能夠構建的生態系。「很難找到一家廠商能夠從邊緣到雲全部涵蓋，因此評估生態系有其必要。」
IT供應及經銷商也要轉型
如果無法獨力規劃策略，聘請顧問公司來協助也不失為一種方式，顧問公司可以協助企業落地到應用場景，依據業務的需求進行統一的規劃，但是企業在選擇時，可能也要規避一些風險，例如會不會被顧問公司自有的供應鏈綁定？因為現今有不少顧問公司具備了自己的平台、邊緣運算以及相關的生態系。但是只要管理好合作關係，有足夠的預算，這是最好的一條路徑，可以避免因為錯誤而導致的風險。這也是為何Gartner覺得硬體只是其中一個很小佔比的原因，更多的營收是來自於軟體、應用以及專業服務，尤其是服務方面，未來市場的需求肯定很高。
但在此同時，相斌斌也認為原有投入IT基礎架構的硬體業者也必須要轉換一些思維。過去標準化的硬體可以適用在各種產業中，強調的是銷售量，所以有總代理、經銷商等通路協助銷售硬體，但是邊緣運算需要與業務流程緊密相關，在這種情況下，企業很難買單高度標準化硬體，因此在產品設計也必須轉變思維，先瞭解企業營運需求再來設計硬體，不光是功能或是好處，連外型規格都必須有所轉變。例如，在一些特定的產業場景中就是得部署在物理條件嚴苛的環境下，必須確保硬體能穩固運行。
另外，市場銷售模式也需有所轉變。在邊緣運算市場中，企業也很難自行採購幾台邊緣閘道器然後動手部署，一方面企業未必確定哪種硬體合適，另一方面邊緣環境複雜，企業很難自行整合與連結，多半需要仰賴系統整合商或是解決方案供應商，將相關解決方案打包成一個端到端的應用服務，再落地到應用場景中。換言之，過去經銷夥伴的生態也應該要有所轉變，這也是傳統的硬體製造商極大的挑戰，因為傳統的硬體製造商不光要思考如何發掘新的市場機會，即使知道有這個機會，能不能下定決心進行這樣子的轉變以及進化，對於傳統的硬體製造商而言，難度並不低。